package DianShang_2024.ds_06.clean

import org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions.{PARTITIONPATH_FIELD, PRECOMBINE_FIELD, RECORDKEY_FIELD}
import org.apache.hudi.QuickstartUtils.getQuickstartWriteConfigs
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.expressions.Window
import org.apache.spark.sql.functions.{col, desc, lit, min, row_number}

import java.text.SimpleDateFormat
import java.util.Date

object clean04 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    /*
       4、抽取ods_ds_hudi库base_region表中昨天的分区（子任务一生成的分区）数据，并结合dim_region最新分区现有的数据，根据id合并数据
       到dwd_ds_hudi库中dim_region的分区表（合并是指对dwd层数据进行插入或修改，需修改的数据以id为合并字段，根据create_time排序取最新的
       一条），分区字段为etl_date且值与ods_ds_hudi库的相对应表该值相等，并添加dwd_insert_user、dwd_insert_time、dwd_modify_user、
       dwd_modify_time四列,其中dwd_insert_user、dwd_modify_user均填写“user1”。若该条数据第一次进入数仓dwd层则dwd_insert_time、
       dwd_modify_time均填写当前操作时间，并进行数据类型转换。若该数据在进入dwd层时发生了合并修改，则dwd_insert_time时间不变，
       dwd_modify_time存当前操作时间，其余列存最新的值。id作为primaryKey，dwd_modify_time作为preCombineField。使用spark-shell在表
       dwd_ds_hudi.dim_region最新分区中，查询该分区中数据的条数，将结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号
       下；
     */
    //  准备spark集成hudi的环境
    val spark=SparkSession.builder()
      .master("local[*]")
      .appName("数据清洗第四题")
//      .config("hive.exec.dynamic.partition.mode","nonstrict")     //  动态分区
      .config("spark.serializer","org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
      .config("spark.sql.extensions","org.apache.spark.sql.hudi.HoodieSparkSessionExtension")
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()

    //  准备ods和dwd表在hdfs上面的路径
    val dwd_base_path="hdfs://192.168.40.110:9000/user/hive/warehouse/dwd_ds_hudi.db/dim_region"
    val ods_base_path="hdfs://192.168.40.110:9000/user/hive/warehouse/ods_ds_hudi.db/base_region"

    //  拿到旧分区(ods表)的数据,并且添加需要的字段
    val ods_data=spark.read.format("hudi").load(ods_base_path)
      .where(col("etl_date")==="20240101")        //  这里在比赛里面写的是旧分区的值
      .drop("etl_date")
      .withColumn("dwd_insert_user",lit("user1"))
      .withColumn(
        "dwd_insert_time",
        lit(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date()))
      )
      .withColumn("dwd_modify_user",lit("user1"))
      .withColumn(
        "dwd_modify_time",
        lit(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date()))
      )
      .withColumn("etl_date",lit("20240101"))       //  修改添加分区字段都需要放在最后面，这里要写新分区的值

    //   拿到新分区(dwd)的数据
    val dwd_data=spark.read.format("hudi").load(dwd_base_path)
      .where(
        col("etl_date")==="20240101"
      )

    //  将两个表全连接使用开窗排序函数
    dwd_data.unionAll(ods_data)
      .withColumn(
        "row",
        row_number().over(Window.partitionBy("id").orderBy(desc("create_time")))
      )
      .withColumn(
        "dwd_insert_time",
        min("dwd_insert_time").over(Window.partitionBy("id"))
      )
      .filter(col("row")===1)
      .drop("row")
      .createOrReplaceTempView("result")

    val result=spark.sql("select * from result")

    //   将结果清洗进dwd表
    result.write.mode("append").format("hudi")
      .options(getQuickstartWriteConfigs)
      .option(PRECOMBINE_FIELD.key(),"dwd_modify_time")
      .option(RECORDKEY_FIELD.key(),"id")
      .option(PARTITIONPATH_FIELD.key(),"etl_date")
      .option("hoodie.table.name","dim_region")
      .save(dwd_base_path)


    //  关闭环境
     spark.close()
  }

}
